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从临床科研的角度来看,人工智能的确推动了科研范式的变革。过去,医学研究依赖于假设驱动的实验设计。如今,数据驱动的研究模式逐渐成为主流。这种模式让我们能够从数据中发现新的规律,提出新的假设,甚至挑战传统医学理论。例如,科研人员利用人工智能成功发现特发性肺纤维化的新靶点,并推进了相关药物的开发。
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粒子物理标准模型所描述的粒子和相互作用,仅占据了观测宇宙能量密度的5%。大一统理论、弦理论以及超维理论等诸多超越标准模型的理论,预言了轴子这种暗物质的热门候选粒子。量子精密测量技术利用相干、关联和纠缠等特性,可以实现对微弱能级的超灵敏测量,为暗物质搜寻提供了变革性的手段。然而,由于轴子暗物质的信号极其微弱,极易被环境噪声和经典磁场的干扰信号所掩盖,因此仅有少数研究团队在这一质量范围开展过实验搜寻。
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